摘要 本文基于 1995~2014 年期间我国的房地产投资数据，分别运用修正指数曲线模型和二次曲线指数平 滑法对 2015~2019 年的房地产投资情况进行预测。结果表明：不同的模型预测结果也不同，经过比较，在预测房 地产投资数据时，选择二次曲线指数平滑法建模精度更高。73952

毕业论文关键词 房地产投资；修正指数曲线模型；二次曲线指数平滑法；预测

1  引言

随着我国改革开放的不断深入，国民经济迅速发展，居民收入不断提高，同时人们的理财 观念也逐步开放，需要通过多种投资渠道来谋利。在众多渠道中，房地产投资占了很大比例。房地 产投资是整个社会投资的重要组成部分，也是促进社会经济发展的重要因素。房地产市场的发展 会带动整个社会投资增加，拉动经济增长。但如何正确科学地进行房地产开发投资，就需要我们 首先对房地产市场进行分析判断，对房地产投资的预测就变得尤为重要。然而预测方法并不唯一， 选用多种方法对房地产投资的数据进行预测，再对不同方法的预测结果进行比较，从而选择更 适用于预测房地产投资的预测方法，有利于帮助政府以及房地产商做出相对正确的决策，也能 在一定程度上降低房地产投资的风险，使得整个宏观经济健康、稳定的发展。

对于房地产投资这个问题，已有不少学者研究过，在《我国房地产投资的预测分析》[1] 一 文中，钱周信运用 GM(1,1)模型对 1998~2003 年全国固定资产投资和房地产投资的数据进行分 析，预测了 2004 年和 2005 年的全国固定资产投资和房地产投资的数据，并且给出了良好的建

议；在《2008 年我国房地产市场预测》[3]一文中，王雯珺等人利用 2002 年 1 月~2007 年 9 月的 季度数据，选用 ARIMA 模型对 2008 年我国房地产市场投资、房地产市场需求、房地产市场供 给和房地产价格指数等进行了预测，同时，还分析了 2008 年房地产市场的影响因素并提出了政 策建议；在《房地产投资变化对中国经济的影响》[6]一文中，李娜等人选用投入产出模型和 CGE 模型，以 2009 年经济刺激政策和 2010 年房地产调控政策为例，定量分析了房地产投资变化对 宏观经济带来的影响。文献综述

本文以 1995~2014 年期间我国的房地产数据为基础（具体见表 2-1），分别运用修正指数曲 线模型和二次曲线指数平滑法预测 2015~2019 年的房地产投资数据，并对两种模型的预测结果 进行比较分析，选择其中精度更高的模型。

2 我国房地产投资的预测

2。1 用修正指数曲线模型预测

2。1。1 模型的识别 数据见表 2-1：

表 2-1 1995~2014 年我国房地产投资

年份 房地产投资

1995 3149。0

1996 3216。4

1997 3178。4

1998 3614。2

1999 4103。2

2000 4984。1

2001 6344。1

2002 7790。9

2003 10153。8

2004 13158。3

2005 15909。2

2006 19422。9

2007 25288。8

2008 31203。2

2009 36241。8